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决定如何缩放数据以及使用哪个缩放器?
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<p>我试图在keras中训练一个具有两个稠密层的MLP模型,以便对大约100个单变量时间序列的小数据集进行预测。此模型应得到6天的值,并预测第7天的值。作为模型的输入,我首先将这些时间序列串联在一个数据帧中,如下所示:</p> <pre><code> ts1 val1 ts1 val2 ... ts1 varN ts2 val1 ts2 val2 ... ts3 varN ts3 val1 ts3 val2 ... ts3 varN ... ts100 val1 ts100 val2 ... ts100 varN </code></pre> <p>我想知道什么是最好的方式来衡量这些数据?首先,我是否应该独立地缩放每个时间序列(ts\n),这样在最后会有100个缩放器?或者我应该把它们放在一起(最后一个acaler),这样我就不会失去它们之间的相关性了?或者既然所有这些时间序列都被认为是同一个特征,那么就没有必要有相关性了?!你知道吗</p> <p>我的第二个问题是关于我应该选择哪种缩放方法?min-max或StandardScaler(来自sklearn)?有些时间序列的行为与其他时间序列完全不同,它们的值也有很大的变化。如果我使用最小-最大定标器,它会忽略这些差异,对吗?那么,使用(希望)考虑每个时间序列之间得分差异的StandardScaler不是更好吗?你知道吗</p> <p>另外,我应该提到的是,缩放完成后,我将创建时间步长,最终结果如下:</p> <pre><code> timestep1 | timestep2 | timestep3 | timestep4 | timestep5 | timestep6 | timestep7 ts1 var1 | var2 | var3 | var4 | var5 | var6 | var7 ts1 var2 | var3 | var4 | var5 | var6 | var7 | var8 ts1 var3 | var4 | var5 | var6 | var7 | var8 | var9 ... ts2 var1 | var2 | var3 | var4 | var5 | var6 | var7 ts2 var2 | var3 | var4 | var5 | var6 | var7 | var8 ts2 var3 | var4 | var5 | var6 | var7 | var8 | var9 ... ts100 var1 | var2 | var3 | var4 | var5 | var6 | var7 ts100 var2 | var3 | var4 | var5 | var6 | var7 | var8 ts100 var3 | var4 | var5 | var6 | var7 | var8 | var9 ... </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您需要注意MinMax Scale,因为在实际情况中,您的预测数据可能具有不同的Scale,换句话说,可以大于序列集中的最高值。你知道吗</p> <p>我认为标准量表在这种情况下是最好的,因为我们把平均值=0(或一个定义的数字)和std=0或1。你知道吗</p> <p>另一件事,你可以尝试太是使第一层网络没有激活和最后一层了。如果不使用负值,则使用relu。你知道吗</p>
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